Moving Beyond RAG with Precomputed Context
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Moving Beyond RAG with Precomputed Context

B2उच्च-मध्यम3 सितंबर 202655 मिनट
  • इंटरव्यू
  • प्रौद्योगिकी

Retrieval has become one of the central problems in building useful AI systems. The standard approach to grounding a model in one’s own data has been retrieval augmented generation, or RAG, where an agent searches a vector database for relevant information at query time. That pattern works, but it has limitations, such as retrieving information that’s not truly relevant, repeating the same lookup work on every query, and producing inconsistent answers to the same question. Pinecone is a vector database that’s widely used to power semantic search and RAG at scale. The team recently develo...

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प्लेयर खुलता है: पूरा ट्रांसक्रिप्ट, हर शब्द क्लिक करने योग्य, अनुवाद और फ़्लैशकार्ड के साथ।

आज़माएँ: किसी भी शब्द पर टैप करें

इस एपिसोड की शुरुआत के असली वाक्य। हर शब्द पर उसका स्तर दिखाया गया है।

वाक्य 8 / 12 · 0:41

search and RAG at scale. The team recently developed Nexus, which is a knowledge engine

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the fly. The approach borrows the database concept of a materialized view and curates

यह वाक्य सुनें

किसी शब्द पर टैप करें और उसका अर्थ अपनी भाषा में देखें।

क्या आप ये शब्द जानते हैं?

इस एपिसोड के 8 कठिन शब्द। किसी पर टैप करके अर्थ देखें, फिर उसे चिह्नित करें।

  • B20:41
  • B29:43
  • C115:41
  • C121:10
  • B234:02
  • C138:28
  • C147:18
  • B251:54

कुछ शब्द चिह्नित करें, हम बताएँगे कि यह एपिसोड आपके स्तर से कितना मेल खाता है।

क्या यह एपिसोड आपके लिए सही है?

B2

B2 · उच्च-मध्यम

अगर आप टीवी समाचार पहले से समझते हैं तो आरामदायक

A1 18%A2 33%B1 29%B2 17%C1 3%
  • 80% शब्द B1 या उससे आसान हैं।
  • प्रति मिनट 168 शब्द: स्वाभाविक, काफ़ी तेज़ बोली।
  • पूरे एपिसोड में 215 कठिन शब्द (B2 और ऊपर)।

प्रतिलेख

एपिसोड की शुरुआत। पूरा ट्रांसक्रिप्ट प्लेयर में है।

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Retrieval has become one of the central problems in building useful AI systems. The standard approach to grounding a model in one's own data has been Retrieval Augmented Generation, or RAG, where an agent searches a vector database for relevant information at query time. That pattern works, but it has limitations, such as retrieving information that's not truly

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relevant, repeating the same lookup work on every query, and producing inconsistent answers to the same question. Pinecone is a vector database that's widely used to power semantic search and RAG at scale. The team recently developed Nexus, which is a knowledge engine that reframes context as a first-class, pre-computed asset rather than something reassembled on

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the fly. The approach borrows the database concept of a materialized view and curates context once into a versioned artifact that carries its own schema, metadata, permissions, and lineage. Jorg Schad is the VP of Engineering at Pinecone. In this episode, he joins Kevin Ball for an in-depth conversation about the frontier of retrieval technology. They discuss

यह थी शुरुआत। बाक़ी एपिसोड (55 मिनट) प्लेयर में है: हर शब्द क्लिक करने योग्य, अनुवाद, सहेजे गए शब्दों और फ़्लैशकार्ड के साथ।

प्लेयर में जारी रखें

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